Para mostrar la performance del algoritmo, decidimos realizar una serie de test basados en la complejidad calculada anteriormente, dejando de lado el caso trivial $K<=cantidad\_sensores$, que se resuelve en tiempo constante. Creamos entonces 100 casos de tests, en los que generamos valores de K entre $cantidad\_sensores + 1$ y $cantidad\_sensores + 100$ e incrementamos en forma lineal la cantidad de sensores, cuyos intervalos  fueron asignados al azar con valores entre 1 y 200. Obteniendo asi los siguientes resultados:

\includegraphics[scale=1]{p2/GraficaGeneral.jpg}

En la secci\'on de Ideas propusimos como soluci\'on la busqueda binaria, en lugar del algoritmo Goloso, ya que esta tiene una mejor cota en el peor caso. Para verificar esto implementamos dicho algoritmo Goloso mediante dos ciclos, en el primero iteramos los minutos, y en el segundo iteramos todos los sensores atraves de un FOR, acumulando en $VECES$ la cantidad de sensores que realizaron mediciones. Cuando $VECES == K$ devolvemos el valor $i+1$ (el indice del sensor que realizo esa medici\'on).



\begin{pseudocode}[ruled]{versionAlgoritmoGoloso}{Secuencia\langle Sensor\rangle \; Inter, K : Nat}


	K \GETS K - Tamanio(inter) \\
	\LOCAL min \GETS 1 \\
	\LOCAL veces \GETS 0 \\
	
	\WHILE {TRUE} \DO \\
	\BEGIN
		\FOR i \GETS 0 \TO Tamanio(inter) - 1 \DO
		\BEGIN
		 	\IF min \% inter[i] == 0 \THEN          
				veces \GETS veces + 1 \\ \\      
			\IF K == veces \THEN          
				\OUTPUT{i + 1}  \\ \\ 
		\END \\ 
		min \GETS min + 1 \\
	\END \\
\end{pseudocode}

Por \'ultimo preparamos un test con 20 instancias del problema incrementando en cada una de ellas la cantidad de sensores en 1 y utilizando valores random tanto para K, como para los intervalos de los sensores. Finalmente medimos los tiempos para cada algoritmo, obteniendo los siguientes resultados:

\includegraphics[scale=1]{p2/GolosovsBinaria.jpg}

Como podemos en los resultados de los test, ver a medida que K es mayor se incrementan considerablemente los tiempos de ejecuci\'on del algoritmo Goloso, alcanzando, en algunos casos, tiempos 20 veces mayores que su version de Dividir y Conquistar. Esto sucede ya que el algoritmo goloso busca, en forma secuencial para cada minuto, entre todos los sensores y suma aquellos que realizaron una medici\'on en dicho instante.
